{"componentChunkName":"component---src-templates-blog-post-js","path":"/ai_school/비전공자를-위한-인공지능-입문과정-노트-Day-1/","result":{"data":{"site":{"siteMetadata":{"title":"Jinote","author":"jinoan","siteUrl":"https://jinoan.netlify.app","comment":{"disqusShortName":"","utterances":"jinoan/blog-comment"},"sponsor":{"buyMeACoffeeId":"jinoan"}}},"markdownRemark":{"id":"5fd53819-95a4-5e93-9c8c-67f5b4a0ad8c","excerpt":"2019년 양재R&CD혁신허브에서 진행된 AI School 비전공자를 위한 인공지능 입문과정에서 필기한 내용입니다. 처음 3일 분량만 필기가 보관되어 있어 공유합니다🙂 강사: Keras Korea 전미정 / 안드로이드 개발자 (Blink, BFT, BBL, maptales) 인공지능 개론 인공지능 사례 머신러닝 개론 인공지능 개론 인공지능 기계가 인간과 비슷하게 동작하게 하는 기술  인식 (보고, 듣고) 이해 (학습, 분석) 반응 (결과) AI의 시작 195…","html":"<p>2019년 양재R&#x26;CD혁신허브에서 진행된 <strong>AI School 비전공자를 위한 인공지능 입문과정</strong>에서 필기한 내용입니다. 처음 3일 분량만 필기가 보관되어 있어 공유합니다🙂</p>\n<hr>\n<blockquote>\n<p>강사: Keras Korea 전미정 / 안드로이드 개발자 (Blink, BFT, BBL, maptales)</p>\n</blockquote>\n<ul>\n<li>인공지능 개론</li>\n<li>인공지능 사례</li>\n<li>머신러닝 개론</li>\n</ul>\n<h2 id=\"인공지능-개론\" style=\"position:relative;\"><a href=\"#%EC%9D%B8%EA%B3%B5%EC%A7%80%EB%8A%A5-%EA%B0%9C%EB%A1%A0\" aria-label=\"인공지능 개론 permalink\" class=\"anchor before\"><svg aria-hidden=\"true\" focusable=\"false\" height=\"16\" version=\"1.1\" viewBox=\"0 0 16 16\" width=\"16\"><path fill-rule=\"evenodd\" d=\"M4 9h1v1H4c-1.5 0-3-1.69-3-3.5S2.55 3 4 3h4c1.45 0 3 1.69 3 3.5 0 1.41-.91 2.72-2 3.25V8.59c.58-.45 1-1.27 1-2.09C10 5.22 8.98 4 8 4H4c-.98 0-2 1.22-2 2.5S3 9 4 9zm9-3h-1v1h1c1 0 2 1.22 2 2.5S13.98 12 13 12H9c-.98 0-2-1.22-2-2.5 0-.83.42-1.64 1-2.09V6.25c-1.09.53-2 1.84-2 3.25C6 11.31 7.55 13 9 13h4c1.45 0 3-1.69 3-3.5S14.5 6 13 6z\"></path></svg></a>인공지능 개론</h2>\n<h3 id=\"인공지능\" style=\"position:relative;\"><a href=\"#%EC%9D%B8%EA%B3%B5%EC%A7%80%EB%8A%A5\" aria-label=\"인공지능 permalink\" class=\"anchor before\"><svg aria-hidden=\"true\" focusable=\"false\" height=\"16\" version=\"1.1\" viewBox=\"0 0 16 16\" width=\"16\"><path fill-rule=\"evenodd\" d=\"M4 9h1v1H4c-1.5 0-3-1.69-3-3.5S2.55 3 4 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aria-hidden=\"true\" focusable=\"false\" height=\"16\" version=\"1.1\" viewBox=\"0 0 16 16\" width=\"16\"><path fill-rule=\"evenodd\" d=\"M4 9h1v1H4c-1.5 0-3-1.69-3-3.5S2.55 3 4 3h4c1.45 0 3 1.69 3 3.5 0 1.41-.91 2.72-2 3.25V8.59c.58-.45 1-1.27 1-2.09C10 5.22 8.98 4 8 4H4c-.98 0-2 1.22-2 2.5S3 9 4 9zm9-3h-1v1h1c1 0 2 1.22 2 2.5S13.98 12 13 12H9c-.98 0-2-1.22-2-2.5 0-.83.42-1.64 1-2.09V6.25c-1.09.53-2 1.84-2 3.25C6 11.31 7.55 13 9 13h4c1.45 0 3-1.69 3-3.5S14.5 6 13 6z\"></path></svg></a>인공지능 사례</h2>\n<h3 id=\"마케팅\" style=\"position:relative;\"><a href=\"#%EB%A7%88%EC%BC%80%ED%8C%85\" aria-label=\"마케팅 permalink\" class=\"anchor before\"><svg aria-hidden=\"true\" focusable=\"false\" height=\"16\" version=\"1.1\" viewBox=\"0 0 16 16\" width=\"16\"><path fill-rule=\"evenodd\" d=\"M4 9h1v1H4c-1.5 0-3-1.69-3-3.5S2.55 3 4 3h4c1.45 0 3 1.69 3 3.5 0 1.41-.91 2.72-2 3.25V8.59c.58-.45 1-1.27 1-2.09C10 5.22 8.98 4 8 4H4c-.98 0-2 1.22-2 2.5S3 9 4 9zm9-3h-1v1h1c1 0 2 1.22 2 2.5S13.98 12 13 12H9c-.98 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25% 감소, 포도 수확량 30% 증가, 비용 절감, 포도 품질 향상</li>\n</ul>\n</li>\n<li>\n<p>미국 노스캐롤라이나주 Sugar Creek</p>\n<ul>\n<li>맥주 숙성 시간, 온도, pH, 압력, 탄산 정도 분석 => 맥주 품질 향상</li>\n<li>Bosch 정밀 유압계 + IoT 센서 => 병입과정에서 발생하는 파손 문제 해결</li>\n</ul>\n</li>\n<li>\n<p>롯데제과 x IBM</p>\n<ul>\n<li>소셜 데이터, POS 판매 데이터, 구매 연령, 지역별 소비 분석</li>\n<li>결과: 꼬깔콘 버팔로 윙맛 추천, 빠다코코넛 + 앙버터</li>\n</ul>\n</li>\n</ul>\n<h3 id=\"스포츠\" style=\"position:relative;\"><a href=\"#%EC%8A%A4%ED%8F%AC%EC%B8%A0\" aria-label=\"스포츠 permalink\" class=\"anchor before\"><svg aria-hidden=\"true\" focusable=\"false\" height=\"16\" version=\"1.1\" viewBox=\"0 0 16 16\" width=\"16\"><path fill-rule=\"evenodd\" d=\"M4 9h1v1H4c-1.5 0-3-1.69-3-3.5S2.55 3 4 3h4c1.45 0 3 1.69 3 3.5 0 1.41-.91 2.72-2 3.25V8.59c.58-.45 1-1.27 1-2.09C10 5.22 8.98 4 8 4H4c-.98 0-2 1.22-2 2.5S3 9 4 9zm9-3h-1v1h1c1 0 2 1.22 2 2.5S13.98 12 13 12H9c-.98 0-2-1.22-2-2.5 0-.83.42-1.64 1-2.09V6.25c-1.09.53-2 1.84-2 3.25C6 11.31 7.55 13 9 13h4c1.45 0 3-1.69 3-3.5S14.5 6 13 6z\"></path></svg></a>스포츠</h3>\n<ul>\n<li>\n<p>NBA</p>\n<ul>\n<li>매시즌 연봉 6억원의 선수 선발</li>\n<li>슛, 어시스트, 리바운드, 개인성향 , 팀워크, 팀 기여도 예측</li>\n</ul>\n</li>\n<li>\n<p>프로야구</p>\n<ul>\n<li>이미지 인식 기술을 이용해 베스트 샷(사진) 제공</li>\n</ul>\n</li>\n<li>\n<p>Real Madrid</p>\n<ul>\n<li>팬들의 SNS 분석 => 팬이 좋아하는 경기, 선수에 따라 굿즈 정보 등 제공</li>\n</ul>\n</li>\n</ul>\n<h3 id=\"보안\" style=\"position:relative;\"><a href=\"#%EB%B3%B4%EC%95%88\" aria-label=\"보안 permalink\" class=\"anchor before\"><svg aria-hidden=\"true\" focusable=\"false\" height=\"16\" version=\"1.1\" viewBox=\"0 0 16 16\" width=\"16\"><path fill-rule=\"evenodd\" d=\"M4 9h1v1H4c-1.5 0-3-1.69-3-3.5S2.55 3 4 3h4c1.45 0 3 1.69 3 3.5 0 1.41-.91 2.72-2 3.25V8.59c.58-.45 1-1.27 1-2.09C10 5.22 8.98 4 8 4H4c-.98 0-2 1.22-2 2.5S3 9 4 9zm9-3h-1v1h1c1 0 2 1.22 2 2.5S13.98 12 13 12H9c-.98 0-2-1.22-2-2.5 0-.83.42-1.64 1-2.09V6.25c-1.09.53-2 1.84-2 3.25C6 11.31 7.55 13 9 13h4c1.45 0 3-1.69 3-3.5S14.5 6 13 6z\"></path></svg></a>보안</h3>\n<ul>\n<li>\n<p>호주 국립 은행 ATM</p>\n<ul>\n<li>얼굴인식기술로 인증</li>\n</ul>\n</li>\n<li>\n<p>Uber</p>\n<ul>\n<li>운전자가 앱에 등록된 기사인지 사진을 찍어 판별하는 얼굴인식기술 이용</li>\n</ul>\n</li>\n<li>\n<p>Shell (셀프 주유소)</p>\n<ul>\n<li>주유 중 담배피는 상황을 CCTV를 통해 인식하고 경고음을 주는 기술</li>\n</ul>\n</li>\n</ul>\n<h3 id=\"의료\" style=\"position:relative;\"><a href=\"#%EC%9D%98%EB%A3%8C\" aria-label=\"의료 permalink\" class=\"anchor before\"><svg aria-hidden=\"true\" focusable=\"false\" height=\"16\" version=\"1.1\" viewBox=\"0 0 16 16\" width=\"16\"><path fill-rule=\"evenodd\" d=\"M4 9h1v1H4c-1.5 0-3-1.69-3-3.5S2.55 3 4 3h4c1.45 0 3 1.69 3 3.5 0 1.41-.91 2.72-2 3.25V8.59c.58-.45 1-1.27 1-2.09C10 5.22 8.98 4 8 4H4c-.98 0-2 1.22-2 2.5S3 9 4 9zm9-3h-1v1h1c1 0 2 1.22 2 2.5S13.98 12 13 12H9c-.98 0-2-1.22-2-2.5 0-.83.42-1.64 1-2.09V6.25c-1.09.53-2 1.84-2 3.25C6 11.31 7.55 13 9 13h4c1.45 0 3-1.69 3-3.5S14.5 6 13 6z\"></path></svg></a>의료</h3>\n<ul>\n<li>\n<p>365 mc</p>\n<ul>\n<li>지방 흡입 시술 및 회복 상황 분석 (Azure 이용)</li>\n</ul>\n</li>\n<li>\n<p>한국 원자력 연구원</p>\n<ul>\n<li>골다공증 진단 x-ray 사진을 고해상도로 바꿔주는 기술</li>\n</ul>\n</li>\n<li>영유아의 골격 성장 예측</li>\n</ul>\n<h3 id=\"농수산\" style=\"position:relative;\"><a href=\"#%EB%86%8D%EC%88%98%EC%82%B0\" aria-label=\"농수산 permalink\" class=\"anchor before\"><svg aria-hidden=\"true\" focusable=\"false\" height=\"16\" version=\"1.1\" viewBox=\"0 0 16 16\" width=\"16\"><path fill-rule=\"evenodd\" d=\"M4 9h1v1H4c-1.5 0-3-1.69-3-3.5S2.55 3 4 3h4c1.45 0 3 1.69 3 3.5 0 1.41-.91 2.72-2 3.25V8.59c.58-.45 1-1.27 1-2.09C10 5.22 8.98 4 8 4H4c-.98 0-2 1.22-2 2.5S3 9 4 9zm9-3h-1v1h1c1 0 2 1.22 2 2.5S13.98 12 13 12H9c-.98 0-2-1.22-2-2.5 0-.83.42-1.64 1-2.09V6.25c-1.09.53-2 1.84-2 3.25C6 11.31 7.55 13 9 13h4c1.45 0 3-1.69 3-3.5S14.5 6 13 6z\"></path></svg></a>농수산</h3>\n<ul>\n<li>\n<p>경작물 분류</p>\n<ul>\n<li>위성 사진으로 작물의 종류를 판별하는 기술 (통계자료로 활용)</li>\n</ul>\n</li>\n</ul>\n<h3 id=\"고객-서비스\" style=\"position:relative;\"><a href=\"#%EA%B3%A0%EA%B0%9D-%EC%84%9C%EB%B9%84%EC%8A%A4\" aria-label=\"고객 서비스 permalink\" class=\"anchor before\"><svg aria-hidden=\"true\" focusable=\"false\" height=\"16\" version=\"1.1\" viewBox=\"0 0 16 16\" width=\"16\"><path fill-rule=\"evenodd\" d=\"M4 9h1v1H4c-1.5 0-3-1.69-3-3.5S2.55 3 4 3h4c1.45 0 3 1.69 3 3.5 0 1.41-.91 2.72-2 3.25V8.59c.58-.45 1-1.27 1-2.09C10 5.22 8.98 4 8 4H4c-.98 0-2 1.22-2 2.5S3 9 4 9zm9-3h-1v1h1c1 0 2 1.22 2 2.5S13.98 12 13 12H9c-.98 0-2-1.22-2-2.5 0-.83.42-1.64 1-2.09V6.25c-1.09.53-2 1.84-2 3.25C6 11.31 7.55 13 9 13h4c1.45 0 3-1.69 3-3.5S14.5 6 13 6z\"></path></svg></a>고객 서비스</h3>\n<ul>\n<li>\n<p>맥도날드 맥드라이브</p>\n<ul>\n<li>주문 소리가 안들리는 문제</li>\n<li>주문자의 소리를 인식해 주문서를 작성해 주는 기술 (STT 활용)</li>\n</ul>\n</li>\n<li>\n<p>어린이 병원</p>\n<ul>\n<li>보호자들을 안심시키기 위한 서비스</li>\n</ul>\n</li>\n<li>\n<p>UPS (택배 서비스)</p>\n<ul>\n<li>택배의 위치, 맡길 수 있는 장소 등을 알려줌</li>\n</ul>\n</li>\n<li>\n<p>영국 철도</p>\n<ul>\n<li>스카이프나 페이스북과 연동되는 챗봇을 이용해 개인별 전철 도착 시간 등을 제공</li>\n</ul>\n</li>\n</ul>\n<h3 id=\"환경\" style=\"position:relative;\"><a href=\"#%ED%99%98%EA%B2%BD\" aria-label=\"환경 permalink\" class=\"anchor before\"><svg aria-hidden=\"true\" focusable=\"false\" height=\"16\" version=\"1.1\" viewBox=\"0 0 16 16\" width=\"16\"><path fill-rule=\"evenodd\" d=\"M4 9h1v1H4c-1.5 0-3-1.69-3-3.5S2.55 3 4 3h4c1.45 0 3 1.69 3 3.5 0 1.41-.91 2.72-2 3.25V8.59c.58-.45 1-1.27 1-2.09C10 5.22 8.98 4 8 4H4c-.98 0-2 1.22-2 2.5S3 9 4 9zm9-3h-1v1h1c1 0 2 1.22 2 2.5S13.98 12 13 12H9c-.98 0-2-1.22-2-2.5 0-.83.42-1.64 1-2.09V6.25c-1.09.53-2 1.84-2 3.25C6 11.31 7.55 13 9 13h4c1.45 0 3-1.69 3-3.5S14.5 6 13 6z\"></path></svg></a>환경</h3>\n<ul>\n<li>\n<p>동물보호</p>\n<ul>\n<li>멸종 위기에 놓인 코뿔소 개체수 보존을 위해</li>\n<li>코뿔소 주변에 많이 있는 영양, 얼룩말에 센서를 달고 모니터</li>\n</ul>\n</li>\n<li>\n<p>제설 작업</p>\n<ul>\n<li>제설차 앞쪽에 센서를 장착해 압력, 기압 등을 체크하고 앞으로 내릴 눈의 양을 예측</li>\n</ul>\n</li>\n<li>\n<p>식수 확보</p>\n<ul>\n<li>옥스포드 대학에서 식수가 부족한 지역에서 식수를 구하기 위한 연구</li>\n<li>날씨에 따라 식수의 위치, 우물의 깊이 등을 예측</li>\n</ul>\n</li>\n<li>토지</li>\n<li>\n<p>수중 생태계</p>\n<ul>\n<li>수중 생태종의 개체의 증감율을 수중 카메라 및 적외선 센서를 이용해 측정하고 예측</li>\n</ul>\n</li>\n</ul>\n<p>암세포 진단: 인간과 AI가 함께 진단하는 것이 그렇지 않은 경우보다 진단률이 높음</p>\n<p>분야에 따라 인간이 할 수 있는 분야와 AI가 뛰어난 분야가 따로 있고 함께 하는 것이 좋은 분야도 있다.</p>\n<h2 id=\"머신러닝-개론\" style=\"position:relative;\"><a href=\"#%EB%A8%B8%EC%8B%A0%EB%9F%AC%EB%8B%9D-%EA%B0%9C%EB%A1%A0\" aria-label=\"머신러닝 개론 permalink\" class=\"anchor before\"><svg aria-hidden=\"true\" focusable=\"false\" height=\"16\" version=\"1.1\" viewBox=\"0 0 16 16\" width=\"16\"><path fill-rule=\"evenodd\" d=\"M4 9h1v1H4c-1.5 0-3-1.69-3-3.5S2.55 3 4 3h4c1.45 0 3 1.69 3 3.5 0 1.41-.91 2.72-2 3.25V8.59c.58-.45 1-1.27 1-2.09C10 5.22 8.98 4 8 4H4c-.98 0-2 1.22-2 2.5S3 9 4 9zm9-3h-1v1h1c1 0 2 1.22 2 2.5S13.98 12 13 12H9c-.98 0-2-1.22-2-2.5 0-.83.42-1.64 1-2.09V6.25c-1.09.53-2 1.84-2 3.25C6 11.31 7.55 13 9 13h4c1.45 0 3-1.69 3-3.5S14.5 6 13 6z\"></path></svg></a>머신러닝 개론</h2>\n<p>인공지능(1950) { 머신러닝(1980)  { 딥러닝(2010) }}</p>\n<ul>\n<li>\n<p>인공지능</p>\n<ul>\n<li>기계 혹은 컴퓨터가 인간의 지능을 모방</li>\n</ul>\n</li>\n<li>\n<p>머신러닝</p>\n<ul>\n<li>컴퓨터가 데이터를 이용해 학습하는 알고리즘</li>\n</ul>\n</li>\n<li>\n<p>딥러닝</p>\n<ul>\n<li>인공신경망을 사용하는 머신러닝 모델링 방법 중 하나</li>\n<li>다층 인공신경망 구조를 사용하여 빅 데이터 학습</li>\n</ul>\n</li>\n</ul>\n<h3 id=\"머신러닝\" style=\"position:relative;\"><a href=\"#%EB%A8%B8%EC%8B%A0%EB%9F%AC%EB%8B%9D\" aria-label=\"머신러닝 permalink\" class=\"anchor before\"><svg aria-hidden=\"true\" focusable=\"false\" height=\"16\" version=\"1.1\" viewBox=\"0 0 16 16\" width=\"16\"><path fill-rule=\"evenodd\" d=\"M4 9h1v1H4c-1.5 0-3-1.69-3-3.5S2.55 3 4 3h4c1.45 0 3 1.69 3 3.5 0 1.41-.91 2.72-2 3.25V8.59c.58-.45 1-1.27 1-2.09C10 5.22 8.98 4 8 4H4c-.98 0-2 1.22-2 2.5S3 9 4 9zm9-3h-1v1h1c1 0 2 1.22 2 2.5S13.98 12 13 12H9c-.98 0-2-1.22-2-2.5 0-.83.42-1.64 1-2.09V6.25c-1.09.53-2 1.84-2 3.25C6 11.31 7.55 13 9 13h4c1.45 0 3-1.69 3-3.5S14.5 6 13 6z\"></path></svg></a>머신러닝</h3>\n<p>일반적인 컴퓨터 사이언스</p>\n<div class=\"gatsby-highlight\" data-language=\"text\"><pre class=\"language-text\"><code class=\"language-text\">(a, b)\n{ + }\n=&gt; a+b</code></pre></div>\n<p>머신러닝</p>\n<div class=\"gatsby-highlight\" data-language=\"text\"><pre class=\"language-text\"><code class=\"language-text\">(a, b)\n{ ? }\n=&gt; a+b</code></pre></div>\n<p>how?</p>\n<ul>\n<li>다양한 예를 학습시켜 ?를 만듦 (ex, 3, 5 => 8; 7, 11 => 18; …)</li>\n</ul>\n<h3 id=\"머신러닝의-종류\" style=\"position:relative;\"><a href=\"#%EB%A8%B8%EC%8B%A0%EB%9F%AC%EB%8B%9D%EC%9D%98-%EC%A2%85%EB%A5%98\" aria-label=\"머신러닝의 종류 permalink\" class=\"anchor before\"><svg aria-hidden=\"true\" focusable=\"false\" height=\"16\" version=\"1.1\" viewBox=\"0 0 16 16\" width=\"16\"><path fill-rule=\"evenodd\" d=\"M4 9h1v1H4c-1.5 0-3-1.69-3-3.5S2.55 3 4 3h4c1.45 0 3 1.69 3 3.5 0 1.41-.91 2.72-2 3.25V8.59c.58-.45 1-1.27 1-2.09C10 5.22 8.98 4 8 4H4c-.98 0-2 1.22-2 2.5S3 9 4 9zm9-3h-1v1h1c1 0 2 1.22 2 2.5S13.98 12 13 12H9c-.98 0-2-1.22-2-2.5 0-.83.42-1.64 1-2.09V6.25c-1.09.53-2 1.84-2 3.25C6 11.31 7.55 13 9 13h4c1.45 0 3-1.69 3-3.5S14.5 6 13 6z\"></path></svg></a>머신러닝의 종류</h3>\n<ul>\n<li>\n<p>Supervised Learning (지도학습, 감독학습)</p>\n<ul>\n<li>문제와 정답을 제공 (Feature &#x26; Label(정답, tag))</li>\n<li>예측, 추정, 분류</li>\n<li>Regressing: 예측, 회귀 문제</li>\n<li>Forcast: 예측 문제</li>\n<li>Classification: 분류 문제</li>\n<li>데이터를 구해야 한다는 단점이 있음</li>\n</ul>\n</li>\n<li>\n<p>Unsupervised Learning (비지도학습)</p>\n<ul>\n<li>문제만 제공 (Feature)</li>\n<li>패턴/구조 발견</li>\n<li>Anomaly Detection (이상징후 감지)</li>\n<li>그룹화</li>\n<li>Clustering</li>\n</ul>\n</li>\n<li>\n<p>Reinforcement Learning (강화학습)</p>\n<ul>\n<li>정답이 아닌 보상 제공</li>\n<li>인과관계가 중요</li>\n<li>게임(알파고), 로봇</li>\n<li>인간과 비슷한 형태로 움직이게 하는 기술(SFV, motivation)</li>\n</ul>\n</li>\n</ul>\n<h3 id=\"머신러닝의-방법머신러닝을-구현할-때-쓰는-알고리즘\" style=\"position:relative;\"><a href=\"#%EB%A8%B8%EC%8B%A0%EB%9F%AC%EB%8B%9D%EC%9D%98-%EB%B0%A9%EB%B2%95%EB%A8%B8%EC%8B%A0%EB%9F%AC%EB%8B%9D%EC%9D%84-%EA%B5%AC%ED%98%84%ED%95%A0-%EB%95%8C-%EC%93%B0%EB%8A%94-%EC%95%8C%EA%B3%A0%EB%A6%AC%EC%A6%98\" aria-label=\"머신러닝의 방법머신러닝을 구현할 때 쓰는 알고리즘 permalink\" class=\"anchor before\"><svg aria-hidden=\"true\" focusable=\"false\" height=\"16\" version=\"1.1\" viewBox=\"0 0 16 16\" width=\"16\"><path fill-rule=\"evenodd\" d=\"M4 9h1v1H4c-1.5 0-3-1.69-3-3.5S2.55 3 4 3h4c1.45 0 3 1.69 3 3.5 0 1.41-.91 2.72-2 3.25V8.59c.58-.45 1-1.27 1-2.09C10 5.22 8.98 4 8 4H4c-.98 0-2 1.22-2 2.5S3 9 4 9zm9-3h-1v1h1c1 0 2 1.22 2 2.5S13.98 12 13 12H9c-.98 0-2-1.22-2-2.5 0-.83.42-1.64 1-2.09V6.25c-1.09.53-2 1.84-2 3.25C6 11.31 7.55 13 9 13h4c1.45 0 3-1.69 3-3.5S14.5 6 13 6z\"></path></svg></a>머신러닝의 방법(머신러닝을 구현할 때 쓰는 알고리즘)</h3>\n<ul>\n<li>Linear Regression</li>\n<li>SVM </li>\n<li>Neural Network</li>\n<li>…</li>\n</ul>\n<h3 id=\"인공-신경\" style=\"position:relative;\"><a href=\"#%EC%9D%B8%EA%B3%B5-%EC%8B%A0%EA%B2%BD\" aria-label=\"인공 신경 permalink\" class=\"anchor before\"><svg aria-hidden=\"true\" focusable=\"false\" height=\"16\" version=\"1.1\" viewBox=\"0 0 16 16\" width=\"16\"><path fill-rule=\"evenodd\" d=\"M4 9h1v1H4c-1.5 0-3-1.69-3-3.5S2.55 3 4 3h4c1.45 0 3 1.69 3 3.5 0 1.41-.91 2.72-2 3.25V8.59c.58-.45 1-1.27 1-2.09C10 5.22 8.98 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독립변수: Feature</li>\n<li>결과 데이터 종속변수: Label (정답, tag)</li>\n<li>Feature Engineering을 위해 도메인 분야의 전문가가 필요하다</li>\n<li>Traditional ML</li>\n<li>Ouptut</li>\n</ul>\n</li>\n<li>\n<p>딥러닝</p>\n<ul>\n<li>Input</li>\n<li>Feature Extraction</li>\n<li>Neural Network</li>\n<li>Output</li>\n</ul>\n</li>\n</ul>\n<h3 id=\"feature--label\" style=\"position:relative;\"><a href=\"#feature--label\" aria-label=\"feature  label permalink\" class=\"anchor before\"><svg aria-hidden=\"true\" focusable=\"false\" height=\"16\" version=\"1.1\" viewBox=\"0 0 16 16\" width=\"16\"><path fill-rule=\"evenodd\" d=\"M4 9h1v1H4c-1.5 0-3-1.69-3-3.5S2.55 3 4 3h4c1.45 0 3 1.69 3 3.5 0 1.41-.91 2.72-2 3.25V8.59c.58-.45 1-1.27 1-2.09C10 5.22 8.98 4 8 4H4c-.98 0-2 1.22-2 2.5S3 9 4 9zm9-3h-1v1h1c1 0 2 1.22 2 2.5S13.98 12 13 12H9c-.98 0-2-1.22-2-2.5 0-.83.42-1.64 1-2.09V6.25c-1.09.53-2 1.84-2 3.25C6 11.31 7.55 13 9 13h4c1.45 0 3-1.69 3-3.5S14.5 6 13 6z\"></path></svg></a>Feature &#x26; Label</h3>\n<p>Sung Kim의 강의 참고</p>\n<div class=\"gatsby-highlight\" data-language=\"text\"><pre class=\"language-text\"><code class=\"language-text\">Y(label) = w*X(Feature) + b</code></pre></div>\n<p>Learning(학습): 입력된 Feature와 Label을 통해 w와 b를 머신러닝 모델이 구해주는 것</p>\n<p>학습을 위해 필요한 데이터</p>\n<ul>\n<li>학습 데이터(train data)</li>\n<li>검증 데이터(test data)</li>\n</ul>","frontmatter":{"title":"비전공자를 위한 인공지능 입문과정 노트 Day 1","date":"May 03, 2021"}}},"pageContext":{"slug":"/ai_school/비전공자를-위한-인공지능-입문과정-노트-Day-1/","previous":{"fields":{"slug":"/etc./ubuntu에서-f숫자-키가-f숫자-+-fn-키로-인식되는-경우-해결방법/"},"frontmatter":{"title":"Ubuntu에서 F숫자 키가 F숫자 + Fn 키로 인식되는 경우 해결방법","category":"etc.","draft":false}},"next":null}},"staticQueryHashes":["3128451518","521680639"]}